Durchblick im Datendschungel: Mit Datenlandkarten Datenschätze heben und nutzbar machen

Markus, du berätst als Datenstratege die verschiedensten Unternehmen dabei, wie sie ihre Daten gewinnbringender nutzen können. Welche Herausforderungen begegnen dir dabei immer wieder?

Da gibt es zwei typische Szenarien: Im ersten Fall fehlen den Unternehmen ausreichend Daten, um z. B. KI-Lösungen wie smarte Kundenassistenzsysteme oder Smart Maintenance einzuführen. Tatsächlich kommt es gerade bei kleineren Unternehmen vor, dass sie dafür zunächst die quantitative Datenbasis schaffen müssen – sei es durch Hinzukauf von Daten oder ein „Leihen“ wie etwa in Form von Federated Learning-Szenarien. Das betrifft meist die Kernprozesse von Unternehmen aus der Industrie, aber auch von mittelgroßen Versicherern. Noch viel häufiger und über alle Branchen hinweg findet sich allerdings der Fall, in dem die Prozesse im Backoffice vor Daten geradezu überquellen. Es fehlt dann schlicht der Durchblick, der nötig ist, um sie nicht nur operativ zu nutzen, sondern auch das darin enthaltene Optimierungspotenzial zu heben. Hinzu kommt: Nur weil viele Daten vorhanden sind, heißt das nicht automatisch, dass sie auch „gut“ sind. Die Qualität muss ebenfalls stimmen. Und das ist oft nicht der Fall, wenn z. B. bei der Dateneingabe Fehler gemacht werden, Datensätze doppelt vorhanden oder Daten veraltet sind. Das heißt, auch hier braucht das Unternehmen zunächst einen Überblick. Das ist in der Praxis aber oft nicht so einfach: So wie man den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr sieht, verhindern die Menge an Daten und der Druck des operativen Geschäfts den Durchblick im Datendschungel.

Woran erkennst du, dass ausreichend Daten vorhanden sind und „nur“ die schiere Datenflut eine effektive Nutzung erschwert?

Hier hilft ein Blick in die Fachabteilungen, die täglich mit den Daten arbeiten. „Wo sind noch gleich die Abrechnungsdaten von 2017 bis 2021? Waren da auch Kürzungssummen dabei? Sind die Stammdaten noch aktuell? Was bedeutet das Attribut in Spalte H? Benötigt das Controlling auch alle Daten oder reicht ein Auszug?“ Das sind typische Fragen, die täglich auftauchen. In dem Fall kann das Unternehmen noch so innovative Geschäftsmodelle und Technologien planen – in der Praxis lassen sie sich auf einer solchen Grundlage kaum umsetzen. Gleichzeitig werden die unterstützenden Prozesse und die Managementprozesse durch die fehlende Transparenz ausgebremst, was sich am Ende auch auf die Kernprozesse auswirkt.

Das heißt, bevor eine Datenstrategie entwickelt wird, muss erst ein Überblick über den Status quo geschaffen werden?

Nein, das sollte bereits Teil der Datenstrategie sein. Es ist auch nicht mit einer einmaligen Bestandsaufnahme getan. Es kommen ja immer wieder neue Daten hinzu. Systeme, in denen sie entstehen und verarbeitet werden, entwickeln sich weiter und auch die Prozesse ändern sich. Transparenz über Daten zu schaffen, ist ein fortwährender Prozess. Zudem sind Daten nicht als starr zu verstehen. Erst wenn sie in Prozessen zusammenwirken und genutzt werden, entstehen Daten-Assets, also geschäftsrelevante Mehrwerte. Dafür müssen die Daten aber auch schnell verfügbar sein und man muss wissen, welche Daten wo Nutzen schaffen können. Auch darüber fehlt in vielen Unternehmen der Überblick.

Wie hilfst du mit deinem Team Unternehmen dabei, dass sie Transparenz über Daten und Daten-Assets erhalten?

Wie kann man sich die Entstehung einer solchen Datenlandkarte konkret vorstellen?

Wir nutzen dafür teilstrukturierte Interviews mit fachlichen und technischen Expert:innen des Unternehmens. Fragen an sie sind z. B. „Wer arbeitet wann mit welchen Daten? Wofür werden sie im Einzelnen genutzt? Welche Schwierigkeiten gibt es dabei? Wie kommen neue Daten zustande?“ Die Antworten strukturieren wir und stellen sie in einer interaktiven Datenlandkarte dar, die Perspektiven aus der Fachlichkeit, dem Business und der technischen Infrastruktur vereint. Die Karte wird dann unter Einbeziehung aller Unternehmensbereiche iterativ weiterentwickelt und regelmäßig aktualisiert.

Was passiert, nachdem ein Unternehmen mit euch eine Datenlandkarte erstellt hat? Was macht man dann damit?

Ein wichtiger Punkt ist, dass die Datenlandkarte im Unternehmen allen Mitarbeiter:innen verfügbar gemacht wird, die mit Daten zu tun haben. So wird deutlich, dass Datenwertschöpfung überall stattfindet, wenn aus Daten ein Geschäftsnutzen gezogen wird, und dass so gut wie alle Mitarbeiter:innen daran beteiligt sind. Das beginnt schon bei der Eingabemaske von Sachbearbeiter:innen: Nur korrekt erfasste Daten sind später in Prozessen von Wert. Hierbei können Mitarbeiter:innen von Anfang an mithelfen. Wenn sie sehen, welcher Nutzen sich dadurch für ihre eigene Arbeit und die des gesamten Unternehmens ergibt, steigert das oft die Motivation und auch die Aufmerksamkeit dafür, an welchen Stellen weiteres Optimierungspotenzial liegt. So wird z. B. sichtbar, wo bei der Verarbeitung und Aufbereitung von Daten Mehraufwände oder gar Doppelarbeiten entstehen, die sich durch schlankere Datenströme und nachhaltige Datennutzung vermeiden lassen. Auf dieser Basis lässt sich dann sinnvoll überlegen, wo z. B. KI-Assistenz-Lösungen oder automatisierte Prozesse weiteren Mehrwert schaffen. Ihre Umsetzung kann mithilfe der Datenlandkarte ganzheitlich angegangen werden, statt nur punktuell in einzelnen Unternehmensbereichen.

Außerdem wird noch ein weiterer Punkt deutlich: Manche Daten, die in früheren Prozessen nötig waren, sind es heute vielleicht gar nicht mehr. Hier lässt sich also auch entschlacken. In dem Kontext möchte ich auch auf das Thema Datenschutz hinweisen: Wo liegen Daten, wer hat Zugriff darauf, wie werden sie genutzt? Ein DSGVO-konformes Datenmanagement wird ohne umfassende Kenntnis darüber so gut wie unmöglich. Es geht also nicht nur um Effizienz, sondern auch um Risikominimierung.

Wenn du auf deine Projekte zurückblickst: Welche Rückmeldung geben dir Unternehmen, die bereits mit Datenlandkarten arbeiten?

Zum einen höre ich direkt aus den Fachabteilungen, dass viele Aufgaben leichter werden. Nachdem Transparenz herrscht und Prozesse neu aufgesetzt werden, fallen viele lästige Aufgaben weg. Auch die Datenpflege selbst wird vereinfacht, es gibt weniger Redundanzen und Fehler, wodurch viel Zeit und Aufwand entfallen. Zum anderen bekommen wir Rückmeldungen von denjenigen, die sich mit der digitalen Transformation des Unternehmens als Ganzes beschäftigen: Sie haben durch die Datenlandkarte mehr Klarheit darüber, auf welchem Digitalisierungslevel sich das Unternehmen befindet, was für die weitere Transformation möglich ist und wo sie konkret ansetzen können. Die Verbesserung von Prozessen kann auf dieser Basis zudem viel ganzheitlicher im Unternehmen stattfinden. Durch die Datenlandkarte wird in längeren Ketten gedacht, von der Entstehung über die Nutzung bis hin zu einer unternehmensweit hohen Qualität der Daten. Ich finde es immer wieder beeindruckend, wie dieses Hilfsmittel für eine ganz neue Aufbruchsstimmung sorgt, „Data Thinking“ im Unternehmen verankert und Raum für Verbesserungen und Innovationen schafft!

Wenn Sie sich zum Thema Datenstrategie und Datenlandkarten austauschen möchten, sprechen Sie Dr. Markus Knappitsch und seine Kolleg:innen an: Hier können Sie Kontakt mit ihnen aufnehmen.